CN111610901A - 一种基于ai视觉下的英语课文辅助教学方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及英语课文辅助教学的技术领域，提供了一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法及系统，其方法包括：以英文课本为索引，建立英文课本的教学知识库，并将教学知识库存储于云端数据库中；通过智能设备，与云端数据库进行数据交互，获取教学知识库中的英文课本的索引，并在英文课本的索引中选中将要学习的英文课本；通过AI设备在英文课本上，识别出需要解惑的句子，并与智能设备进行通讯，智能设备在教学知识库中获取与需要解惑的句子对应的相关知识点，将相关知识点在智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。能够与课文相对应，在学习时通过简单的用手势指出课文中的内容，即可在显示设备中显示英文句子解析的内容。
Description
技术领域
本发明涉及英语课文辅助教学的技术领域，尤其涉及一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法及系统。
背景技术
目前国内的学生学习英语有两种途径，一是在学校或者其它课外教育机构由授课老师教学，二是自学。现有的自学模式中，学生在自学时，有两个难处，一是书本上对知识点或句子的指导不会展开得很详细，学生很难深入理解知识点可能似懂非懂就过去了。二是，如果学生希望深究，就需要通过网络通过输入的方式查询或向资深者咨询，过程繁琐，又难以整理。
在CN106297453A—一种英语交互式教与学系统中，公开“一种英语交互式教与学系统，包括学生端和教师端，所述学生端和教师端均电性输出连接数据传输单元，所述数据传输单元电性输出连接主控单元，所述无线通讯模块电性输出连接主机显示终端，在网络上实时的进行人机交互，并及时反馈学习情况，使教学活动成为双向沟通的过程，具有主动高效率的优点，该系统能够提供丰富的教学资料，学生可自由地从数据库中查询阅览所需资料，提高了学生的自学能力和学习主动性，其教学内容不再局限于文本，还包括了视频、音频等多信息的组合，打破了传统的单向信息灌输，实现视频、音频和数据流的多媒体信息的总体控制与双向交互操作”。上述公开的用于学习的技术方案中，学生学习的内容仅是教师提供在教与学的系统中的教学资料，虽然能够自由地从数据库中查询阅览所需资料，但是数据库上提供的资料，不一定正好是学生正好需要的资料，仍然需要去花时间去从资料中找自己需要的内容，与通过网络查询或者向资深者咨询的方式相同，过程繁琐，又难以整理，且无法根据课本的学习进度进行深入的学习。
在CN105005561B--一种基于语料库的双语检索统计翻译系统中，公开“一种基于语料库的双语检索统计翻译系统，包括数据库，用于储存各类相关词表、语句、单词以及每个单词、语句对应的解释和应用案例数据；数据库更新模块、人机操作模块，包括键盘输入模块、手写输入模块以及语音输入模块，用于输入需要查询的英语数据或汉语数据，并将数据发送到数据识别单元；同时还用于输入信息调用命令；数据识别单元，数据分割单元，数据翻译模块，检索功能模块，词表功能模块，搭配词功能模块，词簇功能模块，主题性功能模块，词汇分类功能模块和自学功能模块。本发明可以选择不同的输入模式，检索过程简单快速，在得到检索结果时，可以得到该文本数据的分类、词句以及应用案例等数据，减省了用户的时间，使用方便”。上述公开的技术方案中，仍然需要手动输入才能后获取翻译和详细的知识点，并且无法同样无法与课文相对应。
综上所述，在现有技术中没有一种英文课文辅助教学方法，能够与课文相对应，在学习时通过简单的用手势指出课文中的内容，即可在显示设备中显示英文句子解析的内容。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法及系统，先帮助学生整理出相关课本中的知识点，针对课文中出现的每一句英文，整理其对应的翻译，范读音频，语法解析，词汇，词组讲解，用法场景等与该句子相关的知识点，存储在云端。然后学生遇到希望学习的内容，在AI智能识别设备的工作环境中，用手指通过划线的方式，“划”出疑难，AI智能识别设备识别出句子后，访问云端知识库，返回给学生对该疑难点的解答。
本发明的上述发明目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，包括以下步骤：
S1：以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中；
S2：通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本；
S3：通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。
进一步地，在步骤S1中，将所述英文课本的所述相关知识点存储于所述相适配的存储结构中，具体为：
根据所述英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面，并在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限，只有拥有所述相关知识点的录入权限的账户，才能对所述相关知识点进行包括录入，修改，删除在内的操作；
其中，对所述相关知识点的录入操作包括在所述录入页面上设置文本框，以填空的形式录入所述相关知识点、在所述录入页面上设置导入按钮，以预整理文件的形式导入所述相适配的存储结构在内的方式；
所述预整理文件包括xls、xml在内的格式。
进一步地，在步骤S3中，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，具体为：
S31：所述AI设备持续跟踪在划线过程中的手指位置，获取连续多帧的手指位置的定位，并对所述连续多帧的手指位置附近的图像进行切割，作为焦点文本区域；
S32：通过由神经网络算法训练过的行特征线识别人工智能算法对所述焦点文本区域内的图像进行各行的特征线识别，根据所述特征线切割出每一行的图片信息；
S33：针对所述每一行的图片信息，根据文字的扭曲程度和扭曲方向进行文字分组，获得含有不同数量文字的文字图像块，并记录下所述文字图像块的位置信息；
S34：通过包括OCR算法在内的文字图像识别人工智能算法对所述文字图像块进行识别，获取所述文字图像块内的文字和标点信息；
S35：根据所述文字图像块的位置信息整合所述文字和标点信息，并使用自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述需要解惑的句子的提取。
进一步地，所述使用所述自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述焦点文本的提取，具体为：
通过使用所述文字图像识别人工智能算法识别包括句号、感叹号、问号在内的代表句头和句尾的标点符号，识别大写首字母，并推断所述大写首字母是否为句首，通过YEKP算法根据句意进行断句处理的方式，获取所述焦点文本的句头和句尾，完成所述焦点文本的提取。
进一步地，通过包括划线在内的手势指出所述需要解惑的句子，还包括：
通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。
一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统，包括：知识点录入模块，数据交互模块，知识点展示模块；
所述知识点录入模块，用于以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中；
所述数据交互模块，用于通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本；
所述知识点展示模块，用于通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。
进一步地，所述知识点录入模块进一步包括：
录入界面建立单元，用于根据所述英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面；
录入权限建立单元，用于在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限，只有拥有所述相关知识点的录入权限的账户，才能对所述相关知识点进行包括录入，修改，删除在内的操作。
进一步地，所述知识点展示模块进一步包括：
文本区域获取单元，用于提供给所述AI设备持续跟踪在划线过程中的手指位置，获取连续多帧的手指位置的定位，并对所述连续多帧的手指位置附近的图像进行切割，作为焦点文本区域；
特征线切割单元，用于通过由神经网络算法训练过的行特征线识别人工智能算法对所述焦点文本区域内的图像进行各行的特征线识别，根据所述特征线切割出每一行的图片信息；
图片信息分组单元，用于针对所述每一行的图片信息，根据文字的扭曲程度和扭曲方向进行文字分组，获得含有不同数量文字的文字图像块，并记录下所述文字图像块的位置信息；
文字和标点获取单元，用于通过包括OCR算法在内的文字图像识别人工智能算法对所述文字图像块进行识别，获取所述文字图像块内的文字和标点信息；
文本提取单元，用于根据所述文字图像块的位置信息整合所述文字和标点信息，并使用自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述需要解惑的句子的提取。
进一步地，所述知识点展示模块还包括：
模糊匹配单元，用于通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。
与现有技术相比，本发明包括以下至少一种有益效果是：
(1)通过一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，具体包括：以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中；通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本；通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。上述技术方案能够与课文相对应，在学习时通过简单的用手势指出课文中的内容，即可在显示设备中显示英文句子解析的内容。
(2)通过根据英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面，并在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限。能够根据不同的教材类型设定与教材类型向匹配的录入界面，进而在数据库中的存储结构与教材类型相匹配，学习起来将很容易，不需要载花时间去整理知识点。
(3)通过包括划线在内的手势指出需要解惑的句子，不需要人工的去录入需要解析的句子，节约了学习的时间。
(4)通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。只需要选取部分的句子，就能够识别出需要解析的句子，学生操作更加的容易。
附图说明
图1为本发明一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法的整体流程图；
图2为本发明在具有显示屏或者具有语音交互能力的智能设备上，选择将要学习的课本的示意图；
图3为本发明在具有AI视觉识别技术能力的设备下，通过划线等手势指出需要解惑的句子的示意图；
图4为本发明AI设备识别出句子后，与智能设备通讯，将教学内容展示出来的示意图；
图5为本发明一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统的整体结构图；
图6为本发明一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统中知识点录入模块的结构图；
图7为本发明一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统中知识点展示模块的结构图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
现有的自学模式中，学生在自学时，有两个难处，一是书本上对知识点或句子的指导不会展开得很详细，学生很难深入理解知识点可能似懂非懂就过去了。二是，如果学生希望深究，就需要通过网络通过输入的方式查询或向资深者咨询，过程繁琐，又难以整理。
基于以上应用场景，本发明的核心思路为：设计一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，先帮助学生整理出相关课本中的知识点，针对课文中出现的每一句英文，整理其对应的翻译，范读音频，语法解析，词汇，词组讲解，用法场景等与该句子相关的知识点，存储在云端。然后学生遇到希望学习的内容，在AI智能识别设备的工作环境中，用手指通过划线的方式，“划”出疑难，AI智能识别设备识别出句子后，访问云端知识库，返回给学生对该疑难点的解答。以《新概念英语》为例，首先我们会对课文中出现的每一句英文，整理其对应的翻译，范读音频，语法解析，词汇，词组讲解，用法场景等与句子相关的知识点，存储在云端。然后学生遇到希望学习的内容，在AI识别是被的工作环境下，用手指通过划线的方式，“划”出疑难，AI识别设备识别出句子后，访问云端知识库，返回给学生对该疑难点的解答。
本发明的一个显著特点是：课文的解答与课文每一个句子完全对应，无需用户花时间去整理，只需要通过手指划线就能识别出疑难句子，无需手动录入。
第一实施例
如图1所示，其为本发明一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法的具体流程图。它包括：
S1：以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中。
具体的，在本实施例中，需要以英文课本为索引，比如说课本的名称，建立每一个英文课本对应的教学知识库。实际存储时，可以为每一个英文课本建立一个唯一的编码，用于区分每一个英文课本。为了后续方便对教学知识库的读取，一般将教学知识库存储于云端数据库中。但是将教学知识库存储于云端数据库只是本发明的一种优选方案，其他的任何一种数据存储的形式都属于本发明的保护范围，本发明不再赘述。由于英文课本对应于不同的教材类型，为每一种教材类型建立相适配的存储结构，并且将相关知识点存储于相适配的存储结构中。
进一步地，将所述英文课本的所述相关知识点存储于所述相适配的存储结构中，具体为：
根据所述英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面，并在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限，只有拥有所述相关知识点的录入权限的账户，才能对所述相关知识点进行包括录入，修改，删除在内的操作。其中，对所述相关知识点的录入操作包括在所述录入页面上设置文本框，以填空的形式录入所述相关知识点、在所述录入页面上设置导入按钮，以预整理文件的形式导入所述相适配的存储结构在内的方式。所述预整理文件包括xls、xml在内的格式。
具体的，在本实施例中，设置每一个教材类型的录入界面，并且设置一个对应的录入权限，只有拥有相应的权限的用户才能够录入相关知识点。在录入界面上一般会提供两种录入方式，针对于少量的相关知识点可以通过文本框的形式进行录入，针对于大批量的数据，可以先将相关知识点整理成可导入文件，以文件的形式导入数据库。
S2：通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本。
具体地，在学习之前，需要智能设备上选择与将要学习的英文课本相同的英文课本对应的索引。原因在于，不同类型的课本的教学目的，针对的人群会有区别。其次，以英文句子来举例，同样的一个句子，可能会出现在不同的课文中，者同样的一句话在不同的课文中，结合课文的上下文，可能表达的意思，和承上启下的作用可能会不一样，区分后会更有针对性，最后不同的课本课文所针对的学习阶段也会不一样，练习题也会更有针对性。
S3：通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。
进一步地，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，具体为：
S31：所述AI设备持续跟踪在划线过程中的手指位置，获取连续多帧的手指位置的定位，并对所述连续多帧的手指位置附近的图像进行切割，作为焦点文本区域；
S32：通过由神经网络算法训练过的行特征线识别人工智能算法对所述焦点文本区域内的图像进行各行的特征线识别，根据所述特征线切割出每一行的图片信息；
S33：针对所述每一行的图片信息，根据文字的扭曲程度和扭曲方向进行文字分组，获得含有不同数量文字的文字图像块，并记录下所述文字图像块的位置信息；
S34：通过包括OCR算法在内的文字图像识别人工智能算法对所述文字图像块进行识别，获取所述文字图像块内的文字和标点信息；
S35：根据所述文字图像块的位置信息整合所述文字和标点信息，并使用自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述需要解惑的句子的提取。
进一步地，所述使用所述自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述焦点文本的提取，具体为：
通过使用所述文字图像识别人工智能算法识别包括句号、感叹号、问号在内的代表句头和句尾的标点符号，识别大写首字母，并推断所述大写首字母是否为句首，通过YEKP算法根据句意进行断句处理的方式，获取所述焦点文本的句头和句尾，完成所述焦点文本的提取。
通过包括划线在内的手势指出所述需要解惑的句子，还包括：
通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。
第二实施例
如图5所示，其为本发明一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统的结构图。它包括：知识点录入模块1，数据交互模块2，知识点展示模块3；
所述知识点录入模块1，用于以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中；
所述数据交互模块2，用于通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本；
所述知识点展示模块3，用于通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。
进一步地，所述知识点录入模块1进一步包括：
录入界面建立单元11，用于根据所述英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面；
录入权限建立单元12，用于在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限，只有拥有所述相关知识点的录入权限的账户，才能对所述相关知识点进行包括录入，修改，删除在内的操作。
进一步地，所述知识点展示模块3进一步包括：
文本区域获取单元31，用于提供给所述AI设备持续跟踪在划线过程中的手指位置，获取连续多帧的手指位置的定位，并对所述连续多帧的手指位置附近的图像进行切割，作为焦点文本区域；
特征线切割单元32，用于通过由神经网络算法训练过的行特征线识别人工智能算法对所述焦点文本区域内的图像进行各行的特征线识别，根据所述特征线切割出每一行的图片信息；
图片信息分组单元33，用于针对所述每一行的图片信息，根据文字的扭曲程度和扭曲方向进行文字分组，获得含有不同数量文字的文字图像块，并记录下所述文字图像块的位置信息；
文字和标点获取单元34，用于通过包括OCR算法在内的文字图像识别人工智能算法对所述文字图像块进行识别，获取所述文字图像块内的文字和标点信息；
文本提取单元35，用于根据所述文字图像块的位置信息整合所述文字和标点信息，并使用自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述需要解惑的句子的提取。
进一步地，所述知识点展示模块3还包括：
模糊匹配单元36，用于通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。
一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机代码，当计算机代码被执行时，如上述方法被执行。本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
本发明的软件程序可以通过处理器执行以实现上文所述步骤或功能。同样地，本发明的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中，例如，RAM存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本发明的一些步骤或功能可采用硬件来实现，例如，作为与处理器配合从而执行各个功能或步骤的电路。如本说明书实施例所示实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Net work Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本说明书实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本说明书实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子系统执行时，使得所述电子系统执行实施例一所述的方法。在此不再赘述。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
另外，本发明的一部分可被应用为计算机程序产品，例如计算机程序指令，当其被计算机执行时，通过该计算机的操作，可以调用或提供根据本发明的方法和/或技术方案。而调用本发明的方法的程序指令，可能被存储在固定的或可移动的记录介质中，和/或通过广播或其他信号承载媒体中的数据流而被传输，和/或被存储在根据所述程序指令运行的计算机设备的工作存储器中。在此，根据本发明的一个实施例包括一个装置，该装置包括用于存储计算机程序指令的存储器和用于执行程序指令的处理器，其中，当该计算机程序指令被该处理器执行时，触发该装置运行基于前述根据本发明的多个实施例的方法和/或技术方案。
Claims (10)
1.一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中；
S2：通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本；
S3：通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。
2.根据权利要求1所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，其特征在于，在步骤S1中，将所述英文课本的所述相关知识点存储于所述相适配的存储结构中，具体为：
根据所述英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面，并在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限，只有拥有所述相关知识点的录入权限的账户，才能对所述相关知识点进行包括录入，修改，删除在内的操作；
其中，对所述相关知识点的录入操作包括在所述录入页面上设置文本框，以填空的形式录入所述相关知识点、在所述录入页面上设置导入按钮，以预整理文件的形式导入所述相适配的存储结构在内的方式；
所述预整理文件包括xls、xml在内的格式。
3.根据权利要求1所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，其特征在于，在步骤S3中，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，具体为：
S31：所述AI设备持续跟踪在划线过程中的手指位置，获取连续多帧的手指位置的定位，并对所述连续多帧的手指位置附近的图像进行切割，作为焦点文本区域；
S32：通过由神经网络算法训练过的行特征线识别人工智能算法对所述焦点文本区域内的图像进行各行的特征线识别，根据所述特征线切割出每一行的图片信息；
S33：针对所述每一行的图片信息，根据文字的扭曲程度和扭曲方向进行文字分组，获得含有不同数量文字的文字图像块，并记录下所述文字图像块的位置信息；
S34：通过包括OCR算法在内的文字图像识别人工智能算法对所述文字图像块进行识别，获取所述文字图像块内的文字和标点信息；
S35：根据所述文字图像块的位置信息整合所述文字和标点信息，并使用自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述需要解惑的句子的提取。
4.根据权利要求3所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，其特征在于，所述使用所述自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述焦点文本的提取，具体为：
通过使用所述文字图像识别人工智能算法识别包括句号、感叹号、问号在内的代表句头和句尾的标点符号，识别大写首字母，并推断所述大写首字母是否为句首，通过YEKP算法根据句意进行断句处理的方式，获取所述焦点文本的句头和句尾，完成所述焦点文本的提取。
5.根据权利要求1所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学方法，其特征在于，通过包括划线在内的手势指出所述需要解惑的句子，还包括：
通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。
6.一种基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统，其特征在于，包括：知识点录入模块，数据交互模块，知识点展示模块；
所述知识点录入模块，用于以英文课本为索引，建立所述英文课本的教学知识库，并将所述教学知识库存储于云端数据库中，在所述教学知识库中根据所述英文课本对应的教材类型的知识结构建立相适配的存储结构，将所述英文课本的相关知识点存储于所述相适配的存储结构中；
所述数据交互模块，用于通过包括具有显示屏、语音交互能力在内的智能设备，与所述云端数据库进行数据交互，获取所述教学知识库中的所述英文课本的索引，并在所述英文课本的索引中选中将要学习的所述英文课本；
所述知识点展示模块，用于通过AI设备在所述英文课本上，识别出通过包括划线在内的手势指出的需要解惑的句子，并与所述智能设备进行通讯，所述智能设备在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点，将所述相关知识点在所述智能设备上通过包括显示屏、语音在内的方式展示出来。
7.根据权利要求6所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统，其特征在于，所述知识点录入模块进一步包括：
录入界面建立单元，用于根据所述英文课文对应的教材类型，建立与所述教材类型对应的一所述相关知识点的录入页面；
录入权限建立单元，用于在所述教学知识库中建立所述相关知识点的录入权限，只有拥有所述相关知识点的录入权限的账户，才能对所述相关知识点进行包括录入，修改，删除在内的操作。
8.根据权利要求6所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统，其特征在于，所述知识点展示模块进一步包括：
文本区域获取单元，用于提供给所述AI设备持续跟踪在划线过程中的手指位置，获取连续多帧的手指位置的定位，并对所述连续多帧的手指位置附近的图像进行切割，作为焦点文本区域；
特征线切割单元，用于通过由神经网络算法训练过的行特征线识别人工智能算法对所述焦点文本区域内的图像进行各行的特征线识别，根据所述特征线切割出每一行的图片信息；
图片信息分组单元，用于针对所述每一行的图片信息，根据文字的扭曲程度和扭曲方向进行文字分组，获得含有不同数量文字的文字图像块，并记录下所述文字图像块的位置信息；
文字和标点获取单元，用于通过包括OCR算法在内的文字图像识别人工智能算法对所述文字图像块进行识别，获取所述文字图像块内的文字和标点信息；
文本提取单元，用于根据所述文字图像块的位置信息整合所述文字和标点信息，并使用自然语言处理获取焦点文本的句头和句尾，完成所述需要解惑的句子的提取。
9.根据权利要求6所述的基于AI视觉下的英语课文辅助教学系统，其特征在于，所述知识点展示模块还包括：
模糊匹配单元，用于通过手势划出所述需要解惑的句子的一部分，当在所述教学知识库中获取与所述需要解惑的句子对应的所述相关知识点时，通过所述需要解惑的句子的一部分与所述教学知识库中录入的句子进行模糊匹配，即可获取到对应的所述相关知识点。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机代码，当所述计算机代码被执行时，如权利要求1至5中任一项所述的方法被执行。
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